利用大语言模型完成了一些过去因软件兼容问题而几乎无法实现的壮举，比如让惠普打印机适配macOS系统。但有些情况下，使用人工智能其实毫无必要，尤其是当存在更简单的替代方案时。例如，一位车主遭遇发动机故障，他为了定位问题，将笔记本电脑连接到车辆的诊断接口，运行了一套大语言模型来查询故障原因。
汽车发动机的问题本可以轻松解决，只需一个价格实惠的OBD2扫描仪，它比运行大语言模型的笔记本电脑小得多。
这位名为“Torouse”的Reddit用户将他的笔记本电脑（看起来是MacBook）连接到汽车的电脑系统，试图诊断发动机错误代码，并称这一操作“赛博朋克到难以置信”。正如你在下方视频中所见，大语言模型正在运行诊断程序，以查明车辆究竟出了什么问题。但情况并非是没有人工智能用户就束手无策——扫描仪同样能解决问题。
对于现代和较老的汽车来说，亚马逊等零售商有售的29.99美元的OBD2扫描仪足以提供错误代码，你可以轻松通过谷歌（Google）搜索来查明问题根源。在Reddit帖子的讨论中，也有其他人赞同我们的观点，有人指出，让大语言模型控制汽车电脑系统是极其危险的，因为没有人能预知接下来会发生什么。
Reddit用户“Torouse”在上述推文中演示了一种场景：他试图用大语言模型诊断故障时被另一个话题转移了注意力，这印证了我们的顾虑是合理的——与其冒险让LLM控制汽车，使用扫描仪更为可靠。
既然人工智能可能产生幻觉信息，那么在你行驶在高速公路上时让大语言模型介入汽车功能，无异于自找麻烦。此外，要执行类似操作，你总得随身携带一台笔记本电脑，这对某些人来说可能是个负担。相比之下，OBD2扫描仪体积更小、可随身携带，甚至可以放在汽车后备箱里，随时取用都很方便。
简而言之，使用大语言模型诊断汽车发动机故障纯属多此一举，因为OBD2扫描仪花费的时间要少得多，能提供错误代码，让你直接去最近的修车行。
